在上面的代码中,我们首先定义了混淆矩阵中的TP、TN、FP、FN,然后根据上述公式计算准确率和召回率,并输出结果。 类图 下面是一个简单的类图,表示一个用于计算准确率和召回率的类: ConfusionMatrix- TP: int- TN: int- FP: int- FN: int+calculateAccuracy() : float+calculateRecall() : float 在上面的类图...
召回率 = TP / (TP + FN) 1. 2. 下面是一个示例代码,演示如何计算精确率和召回率: # 导入所需的库importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix# 随机生成100个样本的真实标签和预测结果true_labels=np.random.randint(0,2,100)pred_labels=np.random.randint(0,2,100)# 使用confusion_matrix...
1、四种基础指标的计算:准确率、精确率、召回率、F1 2、三种复杂指标的计算:kappa、auc、混淆矩阵 3、七种指标的综合运用 四种基础指标的计算:准确率、精确率、召回率、F1 设tp是真正例,tn是真负例,fp是假正例,fn是假负例。那么这四种指标的计算如下所示,从注释可以看出每个指标的含义。从上面示例可以...
1、准确率 准确率accuary = 正确的/总的 = 16+3/16+4+2+3 = (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) 这个方法只能计算正样本和负样本比较平衡的情况下效果较好,如果正负样本分布很不平衡,就结果不可靠。 比如我有995个正样本,只有5个负样本,如果全部猜对是正样本的话,概率还是有99.5%的。所以这样子就无法估算该模型...
1.2 精确率、召回率计算公式 1.2.1 精确率计算公式 image.png 理解: TP+FP: 也就是全体Positive, 也就是预测的图片中是正类的图片的数目 TP: 也就是正类也被预测为正类的图片的个数 总之:预测正确的图片个数占总的正类预测个数的比例(从预测结果角度看,有多少预测是准确的) ...
基于混淆矩阵,我们可以计算出几个关键的性能指标,如精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1 Score)。混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种特别有用的工具,用于评估分类模型的性能,它展示了实际值与模型预测值之间的关系。 示例代码: import numpy as np ...
1.准确率P、召回率R、F1 值 定义 准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall)也叫查全率,可以认为查得全不全:R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 ...
1、首先计算每个类别的TP和FP,得到每个类别的精确率和召回率。 def calc_detection_voc_prec_rec( pred_bboxes, pred_labels, pred_scores, gt_bboxes, gt_labels, gt_difficults=None, iou_thresh=0.5): """ Pascal Voc数据集的评估代码,用于计算精确率和召回率 ...
虽然监督学习技术有明确的性能指标,如准确性、精度和召回率,但评估聚类算法更具挑战性: 由于聚类是一种无监督学习方法,因此没有可以比较聚类结果的基础真值标签。 确定“正确”簇数量或“最佳”簇通常是一个主观的决定,即使对领域专家也是如此。一个人认为是有意义的簇,另一个人可能会认为是巧合。